Я думаю, что, возможно, вы должны выяснить способ количественной оценки реального мира для включения в модели.
Ваш прогноз, кажется, как пытаться описать погоду Флориды, принимая ветра и осадков показаний во время урагана. Существует значение в этом, потому что это действительно описывают ураган, но когда ураган заканчивается, и вы начинаете прогнозировать, что "ветер ниже ожиданий", Это не означает, что ваш прогноз неверен, это просто означает, что вы не приходится, если мы в или из сезона ураганов.
Согласен. Прогноз даст более точную оценку ожидаемого увеличения hashrate чем х% в месяц, но я не знаю, насколько точны доставки прогнозы. Опять же, доверительные интервалы очень важны, так как они обеспечивают степень уверенности в прогнозе. Они должны быть использованы, как описано в блоге, а не как defnite предсказания сети hashrate.
Мы знаем, что предсказывает закон Мура число транзисторов в процессоре и вплоть до этого года, Bitcoin не было достаточно прибыльным для производителей полупроводников, чтобы сделать СБИС. Теперь это выгодно, так что мы играем в догонялки, но в конце концов мы будем сходиться по закону Мура. Если есть какой-то способ, чтобы приблизить стеки и кормить его в свой прогноз, я думаю, что было бы очень ценным. Тогда вы могли бы предсказать, что влияние составляющих х чипов доступны на рынке.
Я не могу сделать это. Регрессия к данным, к ошибкам усиливают ошибки, и я понятия не имею, насколько точно, что вид модели будет. Вспомните, прежде чем сеть hashrate все, но отделено от обменного курса - вы бы смогли оценить, когда это произошло, и эффект это может иметь?
Новая модель для данных происходят каждую неделю, таким образом, что свернутые исторические ошибки. Я ожидал, что прогнозы в рамках прогнозируют в ближайшие недели, но так как доверительные интервалы бутстрапированная, это принимается во внимание. Например, вы можете быть уверены, что достаточно 50% прогнозов будет в пределах 50% доверительного интервала сети hashrate, к которой этот прогноз относится.
Наилучший вариант был бы оценить судоходные времена и суммы, которые я сделал ранее, - но это закончилось тем, что было гораздо более подвержены ошибкам, чем этот метод прогноза. Все зависит от того, насколько точны данные, и до сих пор большинство производителей были ненадежны и расплывчатым.